数学学科Seminar第2396讲 不可压缩流及其耦合问题深度学习方法研究

创建时间:  2023/06/05  龚惠英   浏览次数:   返回

报告题目 (Title):不可压缩流及其耦合问题深度学习方法研究

报告人 (Speaker):李剑 教授(陕西科技大学)

报告时间:2023年06月06日(周二)15:00-17:00

参会方式:腾讯会议(ID:770-371-813 ,无密码)

邀请人:潘晓敏

主办部门:理学院数学系

报告摘要:

利用深度学习方法求解不可压缩流体模型与复杂耦合模型及其高维模型。由于传统数值方法是基于网格的方法,其在求解高维问题时,网格点数量会随着空间维数的增加呈指数型增长,从而带来维数灾难。因此我们考虑采用这种无网格的方法来求解此类问题以避免传统数值方法在面临高维问题时带来的维数灾难。同时给出了相关的收敛性数学理论结果及数值模拟结果来验证此方法的有效性。

上一条:数学学科Seminar第2397讲 关于一个与椭圆曲线相关的耦合KP系统

下一条:数学学科Seminar第2395讲 一些多场耦合波传播问题的数值建模与计算


数学学科Seminar第2396讲 不可压缩流及其耦合问题深度学习方法研究

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报告题目 (Title):不可压缩流及其耦合问题深度学习方法研究

报告人 (Speaker):李剑 教授(陕西科技大学)

报告时间:2023年06月06日(周二)15:00-17:00

参会方式:腾讯会议(ID:770-371-813 ,无密码)

邀请人:潘晓敏

主办部门:理学院数学系

报告摘要:

利用深度学习方法求解不可压缩流体模型与复杂耦合模型及其高维模型。由于传统数值方法是基于网格的方法,其在求解高维问题时,网格点数量会随着空间维数的增加呈指数型增长,从而带来维数灾难。因此我们考虑采用这种无网格的方法来求解此类问题以避免传统数值方法在面临高维问题时带来的维数灾难。同时给出了相关的收敛性数学理论结果及数值模拟结果来验证此方法的有效性。

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